Big data on määritellä uudelleen, miten terveydenhuoltoa. Ei ole, että olemassa olevia terveydenhuollon järjestelmä heitetään pois, mutta joitakin merkittäviä muutoksia tapahtuu perustaajuudella tasoilla. Jotkut muutokset ovat merkittävimpiä: hoitolaitoksissa käyttävät yhä enemmän tietoa rakentaa räätälöityjä, yksilöllisten mallit. Painopiste on kerätä tietoja potilaiden terveyttä ja tietojen perusteella; ennustavat puhkeamista sairauksien jotta ennaltaehkäiseviä toimia voidaan toteuttaa. Tiedot on myös auttaa lääkäriä saada 360 asteen näkymä potilaan terveydelle. Big data on täydentää nykyistä terveydenhuoltojärjestelmää.
Valtion ennen iso data esiteltiin terveydenhuollon
Ennen iso data tuotiin terveydenhuoltojärjestelmään, rooli tietojen potilaan hoito oli rajoitettu. Sairaaloissa keräisi kuten potilastiedot kuten nimi, ikä, tauti kuvaus, diabeetikon profiili, lääkärinlausunnot ja suvussa sairauksia, kumpi sovelletaan. Tällaisia tietoja antaa rajoittavat, näkymä potilaan terveysongelmia. For example, potilaalle, joka on diagnosoitu sydänsairauksia, tyypillinen kerätyt tiedot olisivat suvussa, ruokavalio, oireet, ikä ja muiden sairauksien. Vaikka tällaiset tiedot tarjoaa yksityiskohtaisen näkymän sairauden, data ei pysty antamaan muita näkökulmia ongelman. On muitakin tapoja myös tarkastella ongelmaa, josta parempi hoitosuunnitelma voi mahdollisesti syntyä.
Vuonna tilasto julkaistaan luonto aikakauslehti, on havaittu, että yksi 10 korkein bruttoutusmenettelyksi lääkkeitä määrätty Yhdysvalloissa auttaa vain 1 sisään 25 or 1 sisään 4 potilaat. Ja kolesteroli huumeiden, onnistumisprosentti on vain 1 sisään 50 potilaat. Joten onnistumisen todennäköisyys on erittäin pienempi verrattuna menoihin tutkimus-, hyväksyntää ja muuta toimintaa.
epätäsmällisyys lääketiede
Image Source Link: http://www.nature.com/news/personalized-medicine-time-for-one-person-trials-1.17411
Yllä olevassa kuvassa näkyy vaikutuksen epätarkkuus lääkettä potilaille. Mutta nyt paradigma muuttuu nopeasti avulla suuria tieto- ja IT.
Miten on suuri data muuttunut terveydenhuollon ja lääkkeiden?
Big data on lisännyt ulottuvuus sairauksien hoidossa. Lääkärit nyt ymmärtävät tauteja paremmin ja antaa tarkkoja, yksilöllisten. Ne pystyvät myös ennustamaan uusiutumista ja ehdottaa ennaltaehkäiseviin toimiin.
Kattava näkymä sairauksien
Big data on auttanut terveydenhuollon laitosten kestää 360 asteen näkymän potilaan terveysongelmia. Tämä on johtanut uusien havaintojen, novel hoitosuunnitelmia ja tarkempaa diagnoosia. Tietojen saatavuus on tuonut huomion tähän asti tuntemattomia tekijöitä, jotka liittyvät terveysongelmat. For example, tietyt rodut ovat geneettisesti alttiimpia sydänsairauksia kuin muut rodut. Now, kun potilas on eräs tällainen rodut kärsii sydänsairauksista, on aika tarkastella tietoja potilaista, jotka kuuluvat samaan rotuun jotka ovat valittaneet sydänoireita. Se auttaa tietää enemmän tällaisia potilaita - ruokailutottumuksiin, elämäntapa, geneettinen rakenne, perhe DNA, proteiineja, metaboliittien soluihin, kudokset, elimet, organismit, ja ekosysteemien.
Hoitojen sairaudet
Tämä seuraa ensimmäinen muutos todella. Kun potilasta hoidetaan, Terveydenhuollon laitos voi saada valtavia määriä merkityksellistä tietoa potilaan. Tietoja voidaan käyttää ennustamaan toistuminen sairaudet, joilla on tietty tarkkuus. For example, jos potilas on kärsinyt aivohalvaus, sairaala voi olla tietoa ajoissa aivohalvauksen, kuilu aivohalvauksia toistuvassa lyöntiä aiemmin, vaikuttavia tapahtumia edeltävä aivohalvaus kuten henkisesti stressaavan tapahtuman tai raskasta liikuntaa. Sairaalat voivat tarjota selkeitä toimenpiteitä estääkseen lyöntiä tietojen perusteella.
puettavat laitteet
Puettavat laitteet voivat tehdä hienoa työtä havaitsemaan mahdolliset terveysongelmat vaikka ei ole selviä oireita. Arvioidaan terveyttä näennäisesti terve ihminen, lääkäri tarvitsee määrätä joukon lääkärintarkastusten joka on pitkä ja kallis. Puettavat laitteet voivat paljastaa useita terveysindikaattoreista joiden perusteella lääkäri voi tehdä tiettyjä johtopäätöksiä ja päättää tulevaisuudesta toimintatapa. Jo, useita puettavat laitteet ja sovellukset pystyvät mittaamaan muuttujista kuten sykettä, pulssi, glukoosipitoisuus ja kalori tasot. Vaikka suurin osa laitteista saatavilla tänään käytetään virkistystarkoituksiin, ne metamorphosing vakaviksi aparaatti. Jo, Yhdysvaltain elintarvike- ja lääkevirasto (FDA) on hyväksynyt useita glukoosimonitorit.
Vaikutus iso tietojen henkilökohtaisen lääketieteen
Asiantuntijat uskovat, että suuri data aikoo lisätä tehoa henkilökohtaisten lääkkeiden merkittävästi. Useita on meneillään selvittää keinoja parantaa tehokkuutta henkilökohtaisten lääkkeiden.
Yksi tällainen aloite on ollut syöpätutkimusohjel- tunnetaan NCI-Molecular analyysi Therapy Choice (NCI-MATCH) oikeudenkäynti. Tämä tutkimus on tärkeä osa National Institute of Healthin Precision Medicine Initiative. Aloite tulee ilmoittautua noin 1000 ihmiset ja ottelu tietyntyyppisten kasvainten erityisiä lääkkeiden. Ihmiset, jotka ilmoittautua ollut kasvaimia, jotka eivät ole vastanneet standardin syöpähoitojen. Kasvaimet etsitään huumeita tiedetään tuottavan parempia tuloksia perusteella tietyt geneettiset markkerit. Perustuen tuloksista matching, tietokanta lääkkeiden luodaan siten, että listan lääkkeitä, joiden tiedetään olevan tehokkaita vastaavat kasvaimia on käytettävissä. Aloite on jatkuva yksi ja uudenlaisia kasvaimia tutkitaan ja vastaavat lääkkeet tunnistetaan. Kokeilu on mahdollista avata salaisuus kuivatuksen harvinaisia ja kuolemaan johtava syöpä tyyppejä sovittamalla genomin yksilön oikeus lääkkeiden. Potilas, jolla jokin syöpä on oikeutettu ilmoittautua oikeudenkäyntiin vaikka Tarkoituksena on saada vähintään 25% : lla kaikista potilaista on harvinainen syöpä. On olemassa useita muuttujia arvioimaan, onko lääkkeitä työskentelevät. Yksi parametri on tarkkailla jos kasvain koko kutistuu, toinen parametri on selvittää potilaan tila on huonontunut viime 6 months. Tutkijat ottaa huomioon myös sivuvaikutuksia hoidon.
Tuloksena, tarkkuus lääketiede on saamassa suuren suosion ja ajo kaikilta alat. Yhdysvalloissa ovat myös ilmoitti US $ 215 miljoonan kansallisen Precision Medicine Initiative (luonto). Siihen sisältyy perustamaan kansallisen tietokannan geneettisen ja muut tiedot miljoona ihmistä Yhdysvalloissa.
yksilöllisiä terveydenhuollossa
Yllä olevassa kuvassa näkyy, miten henkilökohtainen terveydenhuolto on käytössä.
Summary
Ei ole epäilystäkään siitä, että suuri data voi mullistaa terveydenhuolto ja henkilökohtaisen lääkkeitä. However, vauhti antamisen maailmalla on edelleen hidasta ja ole yhdenmukainen. Big data on mahdollista merkittävästi vähentää turhia kustannuksia terveydenhuoltoon ympäri maailmaa. Koska antamisen iso data edustaa paradigman muutos, on ollut vastustusta tietyiltä. Mutta koska edut tulevat selvemmäksi, hyväksyminen on tulossa tasaisempi. Suurin potentiaali big data on löytää lääkkeitä hengenvaarallisiin sairauksiin.
